Impact of the removal of chocolate milk from school milk programs for children in Saskatoon, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Studies in the United States report inclusion of flavoured milk in the diets of children and youth improves nutrient intakes. No research has investigated the contribution of flavoured milk to overall milk intake or the milk preferences of Canadian children. The objective of the study was to measure milk consumption (plain milk and flavoured milk) by children in an elementary school environment and investigate factors contributing to milk choice. A mixed-method research design was applied across 6 schools for 12 weeks. Milk waste was measured in grades 1-8 for 12 weeks. Weeks 1-4 (phase 1) and 9-12 (phase 3) provided both plain milk and flavoured milk as chocolate milk while weeks 5-8 (phase 2) provided plain milk only. Beverage Frequency Questionnaires were used in each phase (in grades 5-8 only) to assess usual beverage consumption. Statistical nutrient modelling was conducted to determine the effects of removing chocolate milk during phase 2 as a milk choice. Later, focus groups were conducted with students in grades 5-8 to determine what influences them to choose/not choose to drink milk. Total milk intake decreased by 12.3% when chocolate milk was removed from the schools (26.6% ± 5.2% to 14.31% ± 1.6%, p < 0.001). Milk choice was influenced by environmental factors as well as taste, cost, convenience, and variety. Total milk intake was associated with location (p = 0.035) and cost (p < 0.001), with rural students and/or those students receiving free milk drinking the greatest amount of milk. Nutrient modelling revealed chocolate milk is more cost-efficient and convenient at providing nutrients than alternative food/drink combinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».